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当Notebook实例不再需要时，调用删除Notebook实例接口删除实例。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目ID和名称、获取帐号名和帐号ID和获取用户名和用户ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体： URI格式：POST
OBS服务操作权限。 请参考OBS权限管理，为当前IAM用户配置“作用范围”为“全局级服务”的“Tenant Administrator”策略，即拥有OBS服务所有操作权限。 如果需要限制此IAM用户操作，仅为此用户配置OBS相关的最小化权限项，具体操作请参见创建ModelArts自定义策略。
修复Standard专属资源池故障节点 修改Standard专属资源池支持的作业类型 迁移Standard专属资源池和网络至其他工作空间 配置Standard专属资源池可访问公网 使用TMS标签实现资源分组管理 管理Standard专属资源池的游离节点 释放Standard专属资源池和删除网络
训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
1版本之前可能出现的调优不生效的场景，建议您直接使用MindSpore Lite Convertor2.1及以后的版本。配置文件指定选项进行AOE调优。使用转换工具配置config参数，具体如下所示，其中“subgraph tuning”表示子图调优，“operator tuning”表示算子调优。
Notebook开发环境与华为云大数据服务DLI中的Spark引擎相连接，让数据工程师能便捷地使用Notebook进行大数据开发，以及如何在DataArts Studio服务配置Notebook文件定时调度任务。 白名单
Turbo功能，则需要配置ModelArts和SFS Turbo间网络直通，以及配置ModelArts网络关联SFS Turbo。 如果ModelArts网络关联SFS Turbo失败，则需要授权ModelArts云服务使用SFS Turbo，具体操作请参见配置ModelArts和SFS
CUDA is not enabled” 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 新安装的包与镜像中带的CUDA版本不匹配。 处理方法 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试安装。 先远程登录到所选的镜像，使用“nvcc -V”查看目前镜像自带的CUDA版本。
如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y
如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y
如果限时免费资源售罄，建议选择收费CPU资源进行部署。当选择收费CPU资源部署在线服务时会收取少量资源费用，具体费用以界面信息为准。 参数配置完成后，单击“下一步”，确认规格参数后，单击“提交”启动在线服务的部署。 进入“部署上线 > 在线服务”页面，等待服务状态变为“运行中”时，表示服务部署成功。单击操作列的
n_id+item_version_id则无需填写。 autosearch_config_path String 自动化搜索作业的yaml配置路径，需要提供一个OBS路径。 autosearch_framework_path String 自动化搜索作业的框架代码目录，需要提供一个OBS路径。
且已经预置了很多常用的安装包，用户无需花费过多的时间来配置环境即可使用。 ModelArts默认提供了一组预置镜像供开发使用，这些镜像有以下特点： 零配置，即开即用，面向特定的场景，将AI开发过程中常用的依赖环境进行固化，提供合适的软件、操作系统、网络等配置策略，通过在硬件上的充分测试，确保其兼容性和性能最合适。
明和训练的数据集预处理说明。 步骤2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 --num-scheduler-steps: 服务启动时如果配置了--num-scheduler-steps和--multi-step-stream-outputs=false，则需配置此参数与服务启动时--num-scheduler-steps一致。
选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 --num-scheduler-steps: 服务启动时如果配置了--num-scheduler-steps和--multi-step-stream-outputs=false，则需配置此参数与服务启动时--num-scheduler-steps一致。
者方法 第三方pip源中的python包版本更新，导致在训练作业中安装的python包的版本可能也会发生变化。如训练作业之前无此问题，后面一直有此问题，则考虑是此原因。 处理方法 通过Notebook调试。 安装时指定版本。如：pip install xxx==1.x.x 第三方
如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y
资源管理 查询OS的配置参数 查询插件模板 查询节点列表 批量删除节点 批量重启节点 查询事件列表 创建网络资源 查询网络资源列表 查询网络资源 删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表 查询资源池 删除资源池 更新资源池 资源池监控 资源池统计
在ModelArts的Notebook的Jupyterlab可以安装插件吗？ 在ModelArts的Notebook的CodeLab中能否使用昇腾卡进行训练？ 如何在ModelArts的Notebook的CodeLab上安装依赖？ 在ModelArts的Notebook中安装远端插件时不稳定要怎么办？ 在Mo
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